HUBUNGAN ASUPAN ZAT GIZI MAKRO DAN ZAT GIZI MIKRO DENGAN STUNTING PADA ANAK USIA 24-59 BULAN DI WILAYAH KERJA 1 PUSKESMAS KABERE KECAMATAN CENDANA KABUPATEN ENREKANG
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Stunting merupakan salah satu masalah gizi yang muncul sebagai salah satumasalah kesehatan di Indonesia. Global Nutrition Report tahun 2014 menunjukkanIndonesia termaksuk dalam 17 negara, di antara 117 negara, yang mempunyai tiga masalahgizi yaitu stunting, wasting dan overweight pada anak. Berdasarkan Hasil Riset KesehatanDasar pada tahun 2018 Sulawesi Selatan berada pada peringkat ke 6 provensi denganprevalensi tinggi dengan presentase 35%. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untukmengetahui hubungan asupan zat gizi makro dan mikro pada anak usia 24-59 bulan diwilayah kerja Puskesmas Kabere Kabupaten Enrekang. Metode: Jenis penelitian yangdigunakan adalah deskriptif analitik dengan rancangan cross sectional. Sampel penelitian ini adalah balita usia 24-59 bulan. Didapatkan sebanyak 105 sampel. Teknik sampling dalampenelitian ini adalah cara probability sampling menggunakan teknik purposive sampling.Asupan zat gizi makro dan mikro di ukur dengan cara wawancara langsung kepada orangtua. Hasil: Hasil penelitian ini didapatkan bahwa balita 24-59 bulan diwilayah kerja PuskesmasKabere Kecamatan Cendana Kabupaten Enrekang yang mengalami stunting sebanyak 46,7%dan yang normal sebanyak 53,3%. Dalam penelitian ini, didapatkan hasil berdasarkan uji statistikChi-Square bahwa terdapat hubungan yang sgnifikan antara asupan zat gizi makro (Karbohidrat,Protein, Lemak) (p<0,005) dengan stunting, terdapat hubungan yang signifikan antara asupan zat besidan zink (p<0.005), Namun, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara asupan kalsium denganvitamin D dengan stunting(p>0.005). Kesimpulan: Terdapat hubungan signifikan antara asupan zatgizi makro serta zat besi dan zink dengan stunting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».